A Markov sow herd model for on-farm decision support

Abstract

El sector porquí Espanyol ha sofert recentment profuns canvis degut bàsicament a<br/>l'augment de la competència i al procés de globalització econòmica. Ademes, els<br/>avenços tecnológicos i el grau creixent d'especialització en el sector afavoreixen el<br/>desenvolupament i l'adopció de eienes avançades per a la pressa de decisions. En<br/>aquest context, l'objectiu d'aquesta Tesi ha estat formular i implementar un model<br/>dinàmic estocàstic del comportament productiu d'un remat de truges, basat en<br/>processos de decisió Markovians i capaç d'ésser utilitzat en condicions reals. La<br/>finalitat del model és representar alternatives de maneig reproductiu i de reposició en<br/>explotacins porcines per assistir als grangers, tècnics i gerents en la pressa de<br/>decisions en granja.<br/>El model de decisió semi-Markovià i el Markovià que s'en deriva del primer han<br/>demostrat ser models útils per la representació de les estratègies productives de<br/>maneig reproductiu i de la reposició. La disponibilitat de dades de camp de granges<br/>individuals ha permès la validació del model en situacions reals. La validació ha servit<br/>també per mostrar com el model no pot ser aplicat indiscriminadament a qualsevol<br/>granja, prèviament s'ha d'assegurar l'ajust del model a les condicions concretes de<br/>cada explotació. També s'ha ficat de manifest que quan el model s'utilitza per a<br/>calcular l'estructura de la població a l'equilibri no és necessari que la matriu de<br/>transició representi el pas de temps constant, la qual cosa ha permès treballar amb<br/>transicions associades als estats biològics que són més fàcils d'estimar (embedded<br/>Markov process), ademes, proporcionen estalvis computacionals que permeten una<br/>avaluado més ràpida d'alternatives de maneig reproductiu i la implementació<br/>d'algorismes d'optimització pel problema de la reposició més eficientes.<br/>La implementació del model de decisió semi-Markovià dins d'un sistema d'ajut a la<br/>pressa de decisions (DSS: Decision Support Systems) ha mostrat l'ús potencial del<br/>model en granja. El desenvolupament del DSS ha facilitat la disponibilitat d'un model<br/>complex com el presentat a potencials usuaris menys especialitzats. El DSS permet al<br/>granger avaluar a peu de granja diferentes alternatives productives, analitzar la<br/>sensibilitat dels paràmetres que consideri crítics i optimitzar la política de reposició.<br/>Ademes, la integració del DSS en un sistema de gestió informatitzat (BDporc®2)<br/>facilita la difusió del DSS en empreses de producció porcina i també l'obtenció de<br/>noves variables com el número de serveis por monta, la detecció de zels, la detecció<br/>de la gestació, instalacions, etc, que poden ajudar a incrementar la precisió dels<br/>resultats. El disseny sofisticat del interface del DSS ha millorat la interpretació dels<br/>resultats del model que no sempre és inmediata. La incorporació de l'anàlisi de<br/>sensibilitat permet estudiar i profunditzar en els components crítics del model que<br/>sovint resulta més important que l'obtenció d'un resultat precis. Finalment, el model de<br/>remat formulat de forma flexible, és capaç d'adaptar-se a diferents propòsits amb<br/>canvis mínims, la qual cosa contribueix a una millor comprensió dels efectes de<br/>diferentes alternatives de maneig reproductiu sobre la millora de la eficiència<br/>econòmica de tot el sistema productiu.

El sector porcino en España ha sufrido recientemente profundos cambios debido<br/>básicamente al aumento de la competencia y al proceso de globalización económica.<br/>Además, los avances tecnológicos y el creciente grado de especialización en el sector<br/>favorecen el desarrollo y la adopción de herramientas avanzadas para la toma de<br/>decisiones. En este contexto, el objetivo de esta Tesis es presentar la formulación e<br/>¡mplementadón de un modelo dinámico estocástico del comportamiento productivo de<br/>un rebaño de cerdas, basado en procesos de decisión Markovianos y capaz de ser<br/>usado en condiciones reales. La finalidad del modelo es representar alternativas de<br/>manejo reproductivo y de reposición en explotacines porcinas para asistir a granjeros,<br/>técnicos y gerentes en la toma de decisiones en granja.<br/>El modelo de decisión semi-Markovianos y el Markoviano que deriva del primero han<br/>demostrado ser modelos útiles en la representación de las estrategias productivas de<br/>manejo reproductivo y de la reposición. La disponibilidad de datos de campo de<br/>granjas individuales ha permitido la validación del modelo en situaciones reales. La<br/>validación ha servido también para mostrar como el modelo no puede ser aplicado<br/>indiscriminadamente en cualquier granja, previamente se asegurar el ajuste del<br/>modelo a las condiciones concretas de cada explotación. También se ha puesto de<br/>manifiesto que cuando el modelo se utiliza para calcular la estructura de la población<br/>en equilibrio no es necesario que la matriz de transición represente de paso de tiempo<br/>constante, con lo cual ha sido posible trabajar con transiciones asociadas a los<br/>estados biológicas que son más fáciles estimar (embedded Markov process), además,<br/>proporcionan ahorros computacionales que permiten una evaluación más rápida de<br/>alternativas de manejo reproductivo y la implementación de algoritmos de optimización<br/>para el problema de la reposición más eficientes.<br/>La implementación del modelo de decisión semi-Markoviano dentro de un sistema de<br/>ayuda a la toma de decisiones (DSS: Decision Support Systems) ha mostrado el uso<br/>potencial del modelo en granja. El desarrollo del DSS ha facilitado la disponibilidad de<br/>un modelo complejo como el presentado a potenciales usuarios menos especializados.<br/>El DSS permite al granjero evaluar a pie de granja diferntes alternativas productivas,<br/>analizar la sensibilidad de los parámetros que considere críticos y optimiza la política<br/>de reposición. Además, la integración del DSS en un sistema de gestión informatizado<br/>(BDporc®3) facilita la difusión del DSS en empresas de producción porcina y también<br/>la obtención de nuevas variables como el número de servicios por monta, la detección<br/>de celos, la detección de la gestación, instalaciones, etc, que pueden ayudar a<br/>incrementar la precisión de los resultados. El diseño sofisticados del interface del DSS<br/>ha mejorado la interpretación de los resultados que no siempre es inmediata. El<br/>análisis de sensibilidad incorporado permite estudiar y profundizar en los componentes<br/>críticos del modelo que a menudo resulta más importante que el disponer de un<br/>resultado preciso. Finalmente, el modelo de rebaño formulado de forma flexible, es<br/>capaz de adaptarse a distintos propósitos con cambios mínimos, lo que redunda en<br/>una mejor compresión de los efectos de diferentes alternativas de manejo reproductivo<br/>a fin de mejorar la eficiencia económica de todo el sistema productivo.

Spanish pig sector has gone through a deep change during recent times, that is due<br/>basically to the increase in competitiveness and the globalisation process of the<br/>economics. Furthermore, technological advances and the increasing degree of<br/>specialisation have maden possible the development and adoption of advanced tools<br/>for decision support. In this context, the objective of this Thesis has been to formulate<br/>and implement a dynamic estochastic model representing the productive behaviour of<br/>a sow herd, based on Markov decision processes. The model was aimed to be used in<br/>field condicions to analyse different management alternatives on reproduction and<br/>replacement, supporting farm managers in the decision-making process.<br/>The semi-Markovià decision model and the derived Markov decision model (embedded<br/>Markov process) have demonstrated to be useful in the representation of management<br/>alternatives on reproduction and replacement. The availability of data from individual<br/>farms has allowed the validation of the model in real situations. The validation also has<br/>served to show how the model can not be applied indiscriminately on any farm.<br/>Previously, it has been required to assess the fit of the model in specific farm<br/>conditions. Also, it is shown that when the model has been used to calculate the<br/>population structure at equilibrium was not necessary a transition matrix being time<br/>step constant. Instead have been possible to consider transitions associated to<br/>biological states that are easier to estimate, more precise and provided computational<br/>time savings. Hence the model, as it was formulated, allowed a faster evaluation of<br/>management alternatives on reproduction and an efficient impleemntation of algorithms<br/>to optimise replacement policies.<br/>The implementation of the semi-Markov model into a DSS (DSS: Decision Support<br/>Systems) has shown the potential on-farm use of the model. The development of the<br/>DSS makes easier the availability of complex models to less specialised users. The<br/>DSS allows the farm manager to evaluate on-farm different management alternatives<br/>on reproduction and optimise replacement decisions. Moreover, the integration of the<br/>DSS in a management information system (BDporc®1) makes easier the spreading of it<br/>over swine enterprises, as well the obtention of new variables like the number of<br/>services by mating, heat detections, pregnancy detection, facilities, etc, can help to<br/>increment model precision. The sophisticated dessign of the DSS interface has<br/>improved the interpretation of the model results, that not always is right direct. The<br/>addition of sensitivity análisis capability provided insight about the impact of changes in<br/>critical components of the model, that quite often result in a more interest than a single<br/>precise result. Finally, the sow herd model formulated in a flexible way, was able to be<br/>adapted to différents goals with minimum changes, thus it contribute to improve the<br/>knowledge about the effect of different management alternatives on overall economic<br/>efficiency of the system.